|
|
Tracking People in Video Captured from a Drone
Lukáč, Jakub ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
This thesis deals with the problem of determining the location of a person through their distance from camera approximation. The location is derived from video which is captured using a drone. The goal here is to propose and test existing solutions, and state-of-the-art algorithms for each encountered subproblem of the tracking. This means overcoming challenges such as object detection, re-identification of persons in time, estimating object distance from the camera and processing data from various sensors. Then, I am using these methods to design the final solution which can operate in nearly real-time. Implementation is based on the use of Intel NCS accelerator unit with the cooperation of small computer Raspberry Pi. Therefore, the setup may be easily mounted directly to a drone. The resulting application can generate tracking metadata for detected individuals in the recording. Afterwards, the positions are visualised as paths for better end-user presentation.
|
|
|
Analysis of Facial Development Based on Anthropometric Properties
Oravec, Dávid ; Drahanský, Martin (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with anthropometry of human face, anthropometric landmarks, which are used to determine the distances and various relations between them. Our body is aging and consequently the position of anthropometric points is changing. The aim of this work is to determine anthropometric landmarks from photo of the human face and then to analyze the given face and how it develops over time. The model for facial landmark detection was trained and selected points which will be used to determine facial indices were chosen. Indices are used to find out how the face is evolving over time. Based on experiments we observe how the faces of men and women are changing over time.
|
|
|
Algoritmické řešení stanovení věku osoby na základě 2D fotografie za využití umělé inteligence
Bednář, Pavel ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Automatizované určení věku člověka z fotky obličeje představuje jednu z výzev v oblasti umělé inteligence a strojového učení. Určit věk, je i pro člověka mnohdy netriviální záležitost, narozdíl od jiných biologických charakteristik, jako je určení pohlaví nebo rasové příslušnosti. Přitom informace o věku jedince je pro určité situace velmi podstatná. Například při spáchání nějakého přestupku či trestného činu o výši trestu spolurozhoduje právě věk. Dále tuto informaci lze využít při analýze zákazníků komerčního subjektu a následnému přizpůsobení nabídky. Cílem této práce je tedy umět z fotografie lidského obličeje extrahovat jeho věk. Algoritmus se skládá ze dvou modulů. Pokud první modul řekne, že je osoba mladší 14 let, půjde obrázek ještě do druhého modulu. Dále je představena ještě jedna verze algoritmu s přidaným modulem zaměřeným na vybrané obličejové rysy. Ve všech modulech se nad obrázkem provedou transformace, jejichž výsledky se zprůměrují. Na závěr je algoritmus vyhodnocen na standardních datasetech pro určení věku a porovnán s aktuálně používanými metodami v této oblasti.
|
|
|
Inteligentní systém pro detekci nežádoucích plynů a kouře v interiéru
Kurák, Ondrej ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvoriť zariadenie na detekciu dymu a nebezpečných plynov vznikajúcich pri požiari. Pre riešenie zvoleného problému je navrhnuté zariadenie, ktoré dokáže tieto nebezpečné látky detekovať skôr ako dôjde k ujme na zdraví alebo poškodeniu majetku. Vytvorené riešenie poskytuje možnosť detekcie dymu, merania koncentrácie jednotlivých plynov a zaslania týchto hodnôt v reálnom čase pomocou bezdrôtového pripojenia.
|
|
|
Sledování hlídaného prostoru a detekce narušení bezpečnosti kamerovým systémem
Goldmann, Tomáš ; Drahanský, Martin (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Tato práce obsahuje popis základních systému používaných pro sledování hlídaného prostoru. Ve stěžejní části práce jsem představil metody počítačového vidění vhodné pro detekci a klasifikaci objektů. Dále jsem na základě metody odečítání pozadí realizoval algoritmus pro detekci lidí, který využívá pro popis objektů histogram orientovaných gradientů a pro klasifikaci SVM klasifikátor. V poslední části práce se zabývám porovnáním deskriptoru založeného na histogramu orientovaných gradientů se SIFT deskriptory a vyhodnocením preciznosti detekčního algoritmu.
|
|
|
Vestavěné zařízení pro řízení robotické ruky
Kyzlink, Jiří ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a realizací vestavěného zařízení (modulu), určeného k řízení robotické ruky. S nadřízeným systémem komunikuje prostřednictví USB a dle zadaných příkazů plynule pohybuje koncovým efektorem robotické ruky. Modul se skládá ze dvou oboustranných desek plošných spojů. První dovoluje připojení modulu na sběrnici CAN, zajišťuje spolehlivé napájení manipulátoru i obou částí modulu. Druhá, výpočetní deska, obsahuje výkonný mikropočítač umožňující komunikaci s inteligentními servomotory tvořící robotickou ruku a výpočet kinematických úloh dle požadavků nadřízeného systému. V rámci práce byla vyvinuta i aplikace umožňující ovládání manipulátoru pomocí grafického nebo webového rozhraní. Práce popisuje použité sběrnice, nástroje a postupy aplikované při návrhu zařízení i implementaci softwarového řešení. Na závěr byla provedena měření dokazující řádové zlepšení odezvy při komunikaci se servomotory i plynulosti pohybu manipulátoru oproti dříve používanému řešení.
|
|
|
Určování počasí podle snímků oblaků
Kukaň, Tomáš ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Hlavním cílem této práce bylo vytvořit aplikaci schopnou předpovědět nastávající počasí na základě fotografie oblak s využitím konvolučních neuronových sítí. V této práci jsou popsané kategorie oblak a jejich odpovídající předpověď. Dále zde jsou výsledky experimentů s různými architekturami sítí a datasetů s přihlédnutím na jejich úspěšnost v rozeznání typu oblak. Nakonec je tu krátce popsána tvorba finální aplikace a řešení problémů, kterým jsem čelil při její implementaci.
|
|
| |
|
|
Detektor hlavy v obraze
Svoboda, Jakub ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Detekce hlavy je důležitou součástí algoritmů pro detekci a identifikaci osob. Tato práce je zaměřena na detekci lidské hlavy v obraze pomocí neuronových sítí. Většina konvenčních detektorů dokáže detekovat objekty v omezené množině úhlů, zatímco modely založené na neuronových sítích pokrývají větší škálu úhlů natočení hlavy. V této práci jsme natrénovali současné state-of-the-art modely a porovnali je z hlediska přesnosti a rychlosti zpracování snímku. Nejvíce se osvědčil model RetinaNet, který dosáhl přesnosti 85,15% AP. Díky tomuto detektoru mohou být vylepšené dostupné algoritmy pro detekci, identifikaci a sledování osob.
|
|
|
Biometrický senzor pro rozpoznávání žil ruky
Švestka, Jan ; Drahanský, Martin (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Práce popisuje oblast biometrických senzorů pro rozpoznávání žil ruky. Navrhuje sestrojení senzoru tvořeného kamerou, infračervenými LED, ultrazvukovým měřičem vzdálenosti a vývojovým zařízením Arduino. Obal senzoru a odnímatelná podpěra ruky jsou vymodelovány a sestaveny pomocí 3D tisku. K senzoru je vytvořen obslužný software s uživatelským rozhraním. V práci jsou popsány provedené experimenty sloužící k nalezení ideálního nasvícení ruky a nastavení parametrů kamery. Vytvořený senzor umožňuje pořizovat snímky žil dlaně ruky a provádí rozpoznání uživatelů uložených v databázi.
|
host ::
RSS.